近來有一個詞“迅速走紅”，大有十年前云計算興起和發(fā)展的勢頭，它就是“邊緣計算”。實際上和邊緣計算相近的概念有很多，比如歐洲電信標準協(xié)會(ETSI)推動的MEC(移動邊緣計算)，主要面向電信運營商領域，去年ETSI把它擴展為多接入邊緣計算(Multi-Access Edge Computing);還有思科推出的“霧計算”，不難理解，云在高高的天上，而霧則接近地面;華為發(fā)起倡導的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟則面向行業(yè)市場，例如應用在制造、電力、交通等等行業(yè)領域。
雖然有不同的應用側(cè)重，但他們的理念大體相同，總結起來說，邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供智能互聯(lián)服務，滿足應用在業(yè)務實時、業(yè)務智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。
也許有人問，邊緣計算到底和云計算什么關系，它有哪些應用場景?今天我們就來做個“科普”。
邊緣計算的技術特性
綜合不同標準組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對邊緣計算的定義，我們把它的技術特征總結為以下幾個方面：
鄰近性：由于邊緣計算的部署非常靠近信息源，因此邊緣計算特別適用于捕獲和分析大數(shù)據(jù)中的關鍵信息，此外邊緣計算還可以直接訪問設備，因此容易直接衍生特定的商業(yè)應用。
低時延：由于移動邊緣技術服務靠近終端設備或者直接在終端設備上運行，因此大大降低了延遲。這使得反饋更加迅速，同時也改善了用戶體驗，大大降低了網(wǎng)絡在其他部分中可能發(fā)生的擁塞。
高帶寬：由于邊緣計算靠近信息源，可以在本地進行簡單地數(shù)據(jù)處理，不必將所有數(shù)據(jù)或信息都上傳至云端，這將使得網(wǎng)絡傳輸壓力下降，減少網(wǎng)絡堵塞，網(wǎng)絡速率也因此大大增加。
位置認知：當網(wǎng)絡邊緣是無線網(wǎng)絡的一部分時，無論是WIFI還是蜂窩，本地服務都可以利用相對較少的信息來確定每個連接設備的具體位置。
分布性：邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現(xiàn)分布式資源的動態(tài)調(diào)度與統(tǒng)一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。
數(shù)據(jù)入口：邊緣計算作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的第一入口，擁有大量、實時、完整的數(shù)據(jù)，可基于數(shù)據(jù)全生命周期進行管理與價值創(chuàng)造，將更好的支撐預測性維護、資產(chǎn)效率與管理等創(chuàng)新應用;同時，作為數(shù)據(jù)第一入口，邊緣計算也面臨數(shù)據(jù)實時性、確定性、多樣性等挑戰(zhàn)。
邊緣計算與云計算的關系
也許有人產(chǎn)生疑問，邊緣難道是要替代云計算?其實并不是，至少從目前來看，兩者是協(xié)同的關系。
邊緣計算和云計算的關系可以比喻為集團公司的地方辦事處與集團總公司的關系。云計算把握整體，聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護、業(yè)務決策支撐等領域發(fā)揮特長;邊緣計算則專注于局部，聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行。
因此，邊緣計算與云計算互相協(xié)同，兩者存在緊密的互動協(xié)同關系。邊緣計算既靠近執(zhí)行單元，更是云端所需高價值數(shù)據(jù)的采集單元，可以更好地支撐云端應用的大數(shù)據(jù)分析;反之，云計算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計算基于新的業(yè)務規(guī)則進行業(yè)務執(zhí)行的優(yōu)化處理。
邊緣計算應用場景
邊緣計算在電信運營商和行業(yè)領域都有極大的市場應用，邊緣計算是5G的重要組成部分，也是推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要技術。一些典型的應用場景包括：
例如針對運營商領域的移動視頻QoS優(yōu)化：目前LTE蜂窩網(wǎng)絡所承載的視頻內(nèi)容和管道之間缺乏交互，用戶體驗很難達到最佳。一方面，由于無線側(cè)信道和空口資源變化較快，難以動態(tài)調(diào)整應用層(HTTP/DASH)參數(shù)以適配無線信道的變化。同樣，傳統(tǒng)的TCP擁塞控制策略是針對有線環(huán)境設計的，也不能準確適應無線信道的變化。另一方面，eNB對應用層內(nèi)容不可知，無法為不同類型的業(yè)務動態(tài)進行無線資源的調(diào)度，也不能為同一類型業(yè)務的不同用戶提供差異化的QoS。
邊緣計算平臺可以通過北向接口獲取OTT視頻業(yè)務的應用層及TCP層信息，也可以通過南向接口獲取RAN側(cè)無線信道等信息(RNIS、Location Service等)，進一步通過雙向跨層優(yōu)化來提升用戶的感知體驗，從而實現(xiàn)運營商管道的智能化。
在行業(yè)應用市場包括：
預測性維護：通過本地的邊緣計算融合網(wǎng)關可以提供數(shù)據(jù)分析能力，第一時間發(fā)現(xiàn)設備潛在故障。同時提供本地存活，一旦與云端聯(lián)接故障，數(shù)據(jù)可以本地保存，聯(lián)接恢復后，本地收斂數(shù)據(jù)自動同步到云端，確保云端可以對每部電梯形成完整視圖。
智能制造：邊緣計算在工業(yè)系統(tǒng)中的具體表現(xiàn)形式是工業(yè)CPS系統(tǒng)，該系統(tǒng)在底層通過工業(yè)服務適配器，將現(xiàn)場設備封裝成web服務;在基礎設施層，通過工業(yè)無線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡將現(xiàn)場設備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺中;在數(shù)據(jù)平臺中，根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型，通過服務組合對現(xiàn)場設備進行動態(tài)管理和組合，并與MES等系統(tǒng)對接。整個工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐快速部署、設備替換和計劃調(diào)整等應用的快速開發(fā)和上線。
此外，邊緣計算的應用還包括車聯(lián)網(wǎng)/自動駕駛、AR/VR、視頻監(jiān)控與智能分析、智慧水務等等領域。
邊緣計算在智能運輸車隊的應用：實時調(diào)控車內(nèi)濕度、溫度與排氣扇等
邊緣計算案例
亞馬遜公開發(fā)布了其邊緣計算/IoT重要軟件Amazon Greengrass，正說明了其正在向邊緣計算領域邁進。它是一個為互聯(lián)設備執(zhí)行本地計算、消息收發(fā)和數(shù)據(jù)緩存的軟件。借助AWS Greengrass，互聯(lián)設備可以運行AWS Lambda函數(shù)、同步設備數(shù)據(jù)以及與其他設備安全通信–甚至無需連接互聯(lián)網(wǎng)。AWS Greengrass可將AWS無縫擴展至設備，以便在本地操作其生成的數(shù)據(jù)，同時仍可將云用于管理、分析和持久存儲。
中國移動和中國聯(lián)通分別進行了相關測試，例如中國移動在上海的F1賽事賽場使用了MEC設備進行部署，為觀眾提供創(chuàng)新型沉浸式賽車體驗的移動增值服務。對于現(xiàn)場觀眾而言，不僅看到的是飛馳而過的賽車，還可以在終端設備上多角度觀看賽道上賽車運行的實時視頻，甚至駕駛艙里駕駛員的表情動作。這樣身臨其境的體驗得益于邊緣計算的部署，根據(jù)實測數(shù)據(jù)，在現(xiàn)場實時直播的時間時延低達500毫秒，觀眾在智能手機、平板電腦等移動終端上，通過APP應用，可多角度、近乎零延遲的觀看賽事，獲得前所未有的逼真體驗。如果用現(xiàn)在傳統(tǒng)的直播方式，將服務器放在互聯(lián)網(wǎng)上，然后再通過網(wǎng)絡長距離地傳輸?shù)浆F(xiàn)場，延時大概將近50秒，所以邊緣計算在這種場景下的應用，對用戶的體驗而言是一種非常大的改善。
此外，英特爾、華為、中興、諾基亞等公司都在相關行業(yè)領域?qū)吘売嬎氵M行了落地。毫無疑問，邊緣計算正在發(fā)揮越來越大的價值和魅力。
